Snorkel Flow 更新：透過 Llama 3 和 Gemini AI 簡化企業數據整合

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Snorkel AI宣布Snorkel Flow平台重大更新

來自斯坦福AI實驗室的初創公司Snorkel AI，對其旗艦產品Snorkel Flow進行了重要升級。這個數據標註、篩選、策劃和AI微調的平台現在可與Google的Gemini AI模型系列和Meta的新Llama 3直接整合。

自2022年3月推出以來，Snorkel Flow旨在簡化企業定制AI解決方案的開發和部署。該平台幫助組織自動標註、註解和整理結構化及非結構化文件，將其轉化為可靠的信息來源，應用於各類AI項目。

Snorkel AI的聯合創始人兼CEO Alex Ratner在一次媒體訪問中表示：「企業目前面臨由於網絡上的通用數據訓練的現成LLM模型帶來的挑戰。這些模型無法滿足組織的特定需求。Snorkel Flow填補了這一空白，促進高效的數據標註和開發。」

例如，如果一家公司希望建立一個提供內部政策信息的員工聊天機器人，Snorkel Flow可確保相關文件正確標註，以便於檢索。同樣，為客服聊天機器人建立的企業可微調模型以識別特定產品名稱。

Ratner解釋說，Snorkel AI專注於「AI數據開發」，涉及標註、數據策劃和數據集的精煉。他補充道：「雖然雲服務商提供模型調整的API，但他們不支持為這些API準備數據的關鍵任務，這通常是最具挑戰性的部分。」

在推出時，Snorkel Flow具備程序化數據標註和協作AI開發等功能，為包括紀念斯隆凱特林癌症中心和Chubb等企業帶來好處。這些組織報告稱AI模型的準確性和效率提高了10到100倍。此外，Snorkel協助主要銀行自動化合規數據標註，將手動工作時間從六個月縮減至24小時。

根據Ratner的說法，隨著基礎LLM的普及，包括強大的開源模型如Llama 3，數據標註和策劃的速度與準確性對AI模型的微調變得至關重要。

Snorkel Flow的新功能

更新後的Snorkel Flow平台允許用戶將經Snorkel AI組織和標註的企業數據用作與Google Gemini和Llama 3兼容的可靠信息來源。與Databricks Unity Catalog、Vertex AI和Microsoft Azure Machine Learning的新整合進一步提升了企業的數據管理和訪問控制。

此外，Snorkel Flow現已支持多模式數據（包括圖像）的程序化標註，提供全面的AI洞察解決方案。Wayfair已利用這一圖像數據標註能力，旨在將標註時間從數月縮短至數日。

增強的安全功能

Snorkel為帳戶管理員引入了基於角色的訪問控制（RBAC），使其能夠更細緻地控制AI項目的數據訪問和利用。管理員現在可以管理誰可以上傳數據並訪問連接的服務，這與OpenAI的新Projects功能相似，但在控制來自不同供應商的多個模型的訪問方面增強了靈活性。

此外，Snorkel Flow支持本地和空氣隔離的基礎模型訪問，增強了合規性和數據安全性。

此次更新與Snorkel近期推出的企業AI加速器Snorkel Custom相一致，該工具協助組織進行AI模型評估、調試和優化的各個階段。

從演示到實際價值

總體而言，Snorkel致力於幫助企業有效利用生成式AI，通過優化數據來微調模型，並開發AI驅動的應用程序。Ratner表示：「市場上對從視覺吸引的AI演示過渡到提供實際生產價值存在巨大的壓力。」

Snorkel Flow和Snorkel Custom現已全面上線，定價根據具體用例而定。

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